Pandas MultiIndex（超过 2 级）DataFrame 到嵌套 Dict/JSON

这个问题类似于this one https://stackoverflow.com/questions/47920624/convert-pandas-multiindex-dataframe-to-nested-dictionary，但我想更进一步。是否可以扩展该解决方案以适应更多级别？多级数据框'.to_dict()方法有一些有前途的选项，但大多数都会返回由元组索引的条目（即(A, 0, 0): 274.0）而不是将它们嵌套在字典中。

作为我想要完成的示例，请考虑这个多索引数据框：

data = {0: {
        ('A', 0, 0): 274.0, 
        ('A', 0, 1): 19.0, 
        ('A', 1, 0): 67.0, 
        ('A', 1, 1): 12.0, 
        ('B', 0, 0): 83.0, 
        ('B', 0, 1): 45.0
    },
    1: {
        ('A', 0, 0): 254.0, 
        ('A', 0, 1): 11.0, 
        ('A', 1, 0): 58.0, 
        ('A', 1, 1): 11.0, 
        ('B', 0, 0): 76.0, 
        ('B', 0, 1): 56.0
    }   
}
df = pd.DataFrame(data).T
df.index = ['entry1', 'entry2']
df
# output:

         A                              B
         0              1               0
         0      1       0       1       0       1
entry1   274.0  19.0    67.0    12.0    83.0    45.0
entry2   254.0  11.0    58.0    11.0    76.0    56.0

您可以想象我们这里有很多记录，而不仅仅是两条，并且索引名称可能是更长的字符串。如何将其转换为如下所示的嵌套字典（或直接转换为 JSON）：

[
 {'entry1': {'A': {0: {0: 274.0, 1: 19.0}, 1: {0: 67.0, 1: 12.0}},
  'B': {0: {0: 83.0, 1: 45.0}}},
 'entry2': {'A': {0: {0: 254.0, 1: 11.0}, 1: {0: 58.0, 1: 11.0}},
  'B': {0: {0: 76.0, 1: 56.0}}}}
]

我认为一定量的递归可能会有所帮助，也许像this https://stackoverflow.com/questions/19798112/convert-pandas-dataframe-to-a-nested-dict/19900276#19900276，但迄今为止尚未成功。

所以，你真的需要在这里做两件事：

• df.to_dict()
• 将其转换为嵌套字典。

df.to_dict(orient='index')给你一个以索引为键的字典；它看起来像这样：

>>> df.to_dict(orient='index')
{'entry1': {('A', 0, 0): 274.0,
  ('A', 0, 1): 19.0,
  ('A', 1, 0): 67.0,
  ('A', 1, 1): 12.0,
  ('B', 0, 0): 83.0,
  ('B', 0, 1): 45.0},
 'entry2': {('A', 0, 0): 254.0,
  ('A', 0, 1): 11.0,
  ('A', 1, 0): 58.0,
  ('A', 1, 1): 11.0,
  ('B', 0, 0): 76.0,
  ('B', 0, 1): 56.0}}

现在你需要嵌套它。这是一个技巧来自马丁·彼得斯 https://stackoverflow.com/a/50932879/7954504要做到这一点：

def nest(d: dict) -> dict:
    result = {}
    for key, value in d.items():
        target = result
        for k in key[:-1]:  # traverse all keys but the last
            target = target.setdefault(k, {})
        target[key[-1]] = value
    return result

把这一切放在一起：

def df_to_nested_dict(df: pd.DataFrame) -> dict:
    d = df.to_dict(orient='index')
    return {k: nest(v) for k, v in d.items()}

Output:

>>> df_to_nested_dict(df)
{'entry1': {'A': {0: {0: 274.0, 1: 19.0}, 1: {0: 67.0, 1: 12.0}},
  'B': {0: {0: 83.0, 1: 45.0}}},
 'entry2': {'A': {0: {0: 254.0, 1: 11.0}, 1: {0: 58.0, 1: 11.0}},
  'B': {0: {0: 76.0, 1: 56.0}}}}